Letta

Lettaは、長期的なメモリを維持し、高度な推論機能を示すステートフルAIエージェントを構築するために設計されたオープンソースプラットフォームです。開発者は、ステートレスのレスポンダーとして機能するのではなく、コンテキストを永続的に保存および管理し、インタラクションから学習し、時間の経過とともに改善するインテリジェントエージェントを作成できます。 LETTAは、ポストグレスのメモリオートペルサンスをサポートし、7,000を超えるツールと統合して、エージェントがコンテキストと外部の知識の両方にシームレスにアクセスできるようにします。

このプラットフォームには、エージェント開発環境（ADE）が含まれます。これは、エージェントプロンプト、ツール統合、モデル構成をユーザーが迅速に反復することができる視覚インターフェイスです。 ADEは、エージェントメモリ、推論プロセス、ツールの使用に関する洞察を提供し、エージェントのパフォーマンスを改善するためのリアルタイム調整を可能にします。この環境は、関連情報を選択的にコンパイルしてトークンの制限内に収まるようにコンテキストウィンドウのオーバーフローを防ぎ、応答の品質を向上させるのに役立ちます。

LETTAは、AIエージェントのオペレーティングシステムとして機能し、柔軟な統合のためにPythonとTypeScript SDKの両方をサポートするREST APIを介して状態、コンテキスト、および実行を管理します。エージェントは永続的なサービスとして実行され、互いに対話し、マルチエージェントシステムとマルチユーザーコラボレーションを可能にします。このプラットフォームはモデルに依存しており、OpenAI、Anthropic、Google Vertexなどのさまざまなクローズドソースおよびオープンソースの大規模な言語モデルと互換性があります。

生産用に設計されたLettaは、Dockerまたはクラウドサービスを介した展開をサポートし、スケーラビリティを促進します。その機能には、透明で長期のメモリ管理、ツールの使用制約を定義する能力、リアルタイムの相互作用のためのストリーミング出力、および開発者がエージェントの行動と学習プロセスを完全に制御できるフレームワークが含まれます。 Lettaのアーキテクチャにより、エージェントはセッション全体で一貫した関連するコンテキストを維持し、継続的な学習と複雑な意思決定を必要とするアプリケーションをサポートします。

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ウェブサイト： letta.com

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